Los rápidos avances de inteligencia artificial (IA) presentan valiosas oportunidades para mejores resultados de los pacientes y atención quirúrgica optimizada. La evaluación del dolor en la cirugía solía ser un asunto subjetivo, dependiendo de los informes de los pacientes y las opiniones de los médicos (y otros expertos). Sin embargo, recientemente, los investigadores del Centro Médico ASAN (AMC), Seúl, Corea del Sur, han desarrollado con éxito un sistema impulsado por IA para medir el dolor objetivamente en pacientes durante la cirugía y la recuperación. Esta tecnología ejercerá importantes impactos en la atención médica en términos de alivio del dolor para los pacientes (especialmente para aquellos que están inconscientes o no pueden comunicarse) y la atención al paciente posterior a la cirugía en general.
A medida que la IA continúa transformando la atención médica, las innovaciones como el modelo de evaluación del dolor con AI desarrollado por AMC destacan las crecientes intersecciones entre la tecnología y la atención al paciente. Para las aspirantes a enfermeras, es esencial comprender estos avances, ya que muchos de los Los mejores programas de ABSN en línea Ahora incorpore aplicaciones de IA en el contexto de la salud, proporcionando a los estudiantes el conocimiento y las habilidades necesarias para prepararse para un futuro donde la tecnología desempeñará un papel vital en la evaluación y la gestión del paciente.
La investigación
Si bien el sistema de AMC representa un gran salto hacia adelante en el uso de IA en la atención quirúrgica, no fue el primer caso del uso del aprendizaje automático en la evaluación del dolor.
Por ejemplo, varios estudios han utilizado AI para analizar las expresiones faciales para la evaluación del dolor. Se encontró que estos sistemas detectan automáticamente el dolor con éxito con una precisión relativamente alta en más del 95% de los sujetos. Otros estudios han utilizado enfoques de IA para analizar notas clínicas y registros de pacientes que contienen información de evaluación del dolor para identificar todos los componentes relacionados con las clasificaciones y la gravedad del dolor. Otras aplicaciones de IA han sido para pacientes con demencia severa y aquellos que no pueden verbalizar o comunicarse, donde la evaluación del dolor se administra a través del reconocimiento facial, la informática inteligente, etc.
A pesar de esto, el sistema diseñado en AMC implica rastrear la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los cambios en el volumen de sangre durante la cirugía, donde se utiliza el algoritmo de aprendizaje automático para analizar estas mediciones. AMC estudiar involucró a 242 pacientes de cirugía, con seis variables relacionadas con la predicción del dolor seleccionada e ingresadas al sistema como una forma de confirmar la ocurrencia del dolor tanto durante y después de la cirugía. Los investigadores encontraron que el modelo basado en IA coincide con la precisión de los modelos existentes para la evaluación del dolor intraoperatorio (dolor experimentado Durante un procedimiento quirúrgico Cuando el paciente está bajo anestesia general o local) a un nivel del 83%. Sin embargo, superó enormemente la evaluación del dolor postoperatoria (se espera que el dolor se espere después de la cirugía) A un nivel de 93% de precisión, mientras que los modelos existentes solo tenían una precisión del 58%.
Además, a lo largo del estudio, dos predictores más: la variabilidad del límite superior sistólico (cambios en la lectura de la presión arterial más alta (número sistólico)) y el ancho de pulso (cuánto tiempo tarda el pulso de sangre en moverse a través de las arterias en cada latido del corazón). Estrategias de manejo del dolor postoperatorio.
Significado
Los proveedores de atención médica se han basado en escalas de dolor tradicionales como la escala de calificación numérica (NRS), que es una escala numérica de 11 puntos que va desde ‘0’ (sin dolor) hasta ’10’ (dolor extremo), o la escala analógica visual (VAS), que es una medida lineal que los médicos usan para registrar la progresión del dolor, para evaluar los niveles de dolor de un paciente.
Por supuesto, estas herramientas han sido extremadamente útiles debido al hecho obvio de que han persistido durante tanto tiempo, pero con los continuos avances de salud junto con la complejificación de enfermedades, enfermedades o condiciones, sus limitaciones son cada vez más obvias. Por ejemplo, estos métodos de medición pueden ser difíciles de usar correctamente si el paciente tiene discapacidades cognitivas o dificultades de comunicación, lo que lleva a informes de dolor inexactos. Por el contrario, aquí es donde las tecnologías de IA como las desarrolladas por AMC pueden tener la oportunidad de brillar y marcar la diferencia.
De acuerdo a Dr. Byong Moon Choiprofesor en el Departamento de Anestesiología de AMC, la tecnología de aprendizaje automático puede permitir a los médicos «evaluar objetivamente el nivel de dolor en pacientes inconscientes, como los que están bajo sedación o aquellos que se han sometido a intubación endotracheal», así como una herramienta importante para el «manejo del dolor personalizado futuro». El uso de reconocimiento del lenguaje facial y corporal u otras señales fisiológicas para estimar los niveles de dolor puede allanar el camino para puntajes de dolor más objetivos y confiables, especialmente para la demografía que no puede informar el dolor de manera efectiva. Dichos algoritmos han sido entrenados directamente en grandes conjuntos de datos de comportamientos relacionados con el dolor, lo que también significa que pueden detectar matices o complejidades sutiles en pacientes que los observadores humanos no pueden.
Las herramientas tradicionales de evaluación del dolor también se pueden influenciar por prejuicios raciales y culturalesque potencialmente puede dar lugar a un mal manejo del dolor y peores resultados de salud; El uso de AI puede mitigar estos factores y permitir estrategias de manejo del dolor más específicas y receptivas. Una cosa importante que obtiene evaluaciones impulsadas por la IA son las estrategias personalizadas de manejo del dolor, que pueden reducir la dependencia de los medicamentos como los opioides. Pero, por supuesto, estos sistemas todavía están en sus primeras etapas de desarrollo, y aún se necesita una mayor validación antes de implementarlos oficialmente como una herramienta para la práctica.
¿Qué significa para el futuro de la atención médica?
AMC no es la única empresa que investiga sobre los usos de la tecnología de IA en la evaluación y la gestión del dolor; de hecho, las instituciones de todo el mundo están buscando formas de cubrir el área de manera más inteligente. Por ejemplo, Pintoresco es una compañía australiana basada en IA que ha introducido una aplicación móvil para evaluar los niveles de dolor a través del reconocimiento facial para pacientes de edad avanzada y pediátrica; Corporación NEC En Japón ha ofrecido el uso de IA para ayudar al autocuidado en la detección de áreas de dolor de espalda baja crónica; y Aplicadovruna startup con sede en Estados Unidos, ha hecho un sistema de realidad virtual que puede manejar el dolor crónico.
Entonces, ¿qué significa esto para el sector de la salud con todas estas tecnologías emergentes rápidamente? Interrumpirán todo el campo del manejo del dolor, pero también representan oportunidades para que los hospitales y clínicas permitan a los médicos y enfermeras tomar decisiones más rápidas y con mayor precisión, y confían en las mejores características del control del dolor en tiempo real, el manejo del dolor personalizado, así como la precisión mejorada en la atención del paciente.
Por supuesto, habrá resistencia de algunas instituciones de atención médica, pero se adoptará continuamente cuando se realicen más y más ensayos y los resultados que producen se vuelven más claros. AI debe verse como una herramienta Eso mejora las habilidades de los médicos, en lugar de un escenario del fin del mundo donde la IA terminará con la medicina tal como la conocemos. Cuando estas tecnologías se usan de manera correcta y efectiva, es una situación de ganar-ganar tanto para el médico como para el paciente, ya que significa menos dolor, recuperaciones más rápidas y una mejor calidad de vida en general.
